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Originaltitel:
Sequential Decision Making in Stochastic Environments:
Originaluntertitel:
Scheduling-Based Control and Risk-Averse Online Optimization
Übersetzter Titel:
Sequentielle Entscheidungsfindung in stochastischen Umgebungen
Autor:
Wang, Siyi
Jahr:
2025
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Informationstechnische Regelung (Prof. Hirche)
Betreuer:
Hirche, Sandra (Prof. Dr.)
Gutachter:
Hirche, Sandra (Prof. Dr.); Johansson, Karl Henrik (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation
Stichworte:
stochastic environment; value of information; networked control system; risk-averse online optimization
TU-Systematik:
MSR 550
Kurzfassung:
In stochastic environments, many systems, such as autonomous vehicles and smart grids, must make sequential decisions based on incomplete or noisy data. This thesis explores two key aspects: the value of information (VoI) in networked control systems and risk-averse online optimization. By optimizing control-communication co-design and developing robust learning algorithms, this work enhances system performance and resilience under uncertainty, addressing both efficiency and risk management.
Übersetzte Kurzfassung:
In stochastischen Umgebungen müssen viele Systeme, wie autonome Fahrzeuge und intelligente Stromnetze, sequentielle Entscheidungen auf Basis unvollständiger oder fehlerhafter Daten treffen. Diese Dissertation untersucht zwei Schlüsselaspekte: den Wert von Information (VoI) in vernetzten Regelungssystemen und risiko-averse Online-Optimierung. Durch optimales Steuerungs-Kommunikations-Co-Design und die Entwicklung robuster Lernalgorithmen wird die Systemleistung und -resilienz unter Unsicherheit v...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1754651
Eingereicht am:
24.09.2024
Mündliche Prüfung:
22.04.2025
Dateigröße:
5069972 bytes
Seiten:
117
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250422-1754651-0-4
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